貸后催收“牽手”金融科技

春節后，貸后催收、貸后管理項目招投標迎來旺季。北京商報記者了解到，日前，指旺金科中標中國電信天翼電子商務有限公司消費金融事業群貸后管理平臺項目。此外，一諾銀華也再次中標廣發銀行信用卡、貴陽郵儲等多個委外催收項目。而以人工智能、大數據技術為首的金融科技貸后催收模式早已滲透到了資產處置領域。分析人士認為，雖然智能催收相對于人工催收的優勢在于效率高、全天候、風險可控，但不管是從當前的應用場景來看，還是從金融科技賦能催收行業來看，金融科技目前還不能真正改變“暴力催收”的問題。

北京商報記者注意到，此次指旺金科中標的貸后管理平臺項目將整合人工智能、大數據技術，為電信天翼提供高效合規的貸后管理整體解決方案，打造一體化貸后管理平臺。同時，該系統平臺在多種應用場景中融入人工智能解決方案，包括智能風險預警模型、智能催收機器人、智能語音質檢等。一諾銀華則承包了廣發銀行信用卡、貴陽郵儲、遼寧工行、中信銀行總行個貸等多個委外催收項目。

除了貸后催收、貸后管理項目招投標熱度不減外，金融科技賦能貸后催收的方式也早已滲透到以BTA為代表的互聯網企業中。2018年6月，在“2018中國金融科技發展論壇”上，螞蟻金服副總裁俞勝法表示，在信貸決策方面，從準入、授信、反欺詐、貸后監控、催收、客服等，完全是智能化的。360金融具有為逾期用戶構建C評分的Argus智能風控引擎、憑借以C評分為核心管理工具的客戶分群能力，優化了逾期貸款的催收過程。據360金融招股書顯示，在其智能催收的助力下，截至2018年9月30日，經360金融撮合獲得的貸款M3+逾期率僅為0.6%，因欺詐而產生的M3+逾期率更是低至0.2%。蘇寧消費金融自主開發的智能催收平臺整合了多種計算資源，以機器學習平臺、深度學習平臺、知識圖譜和催收案件庫為底層基礎。統計數據顯示，智能機器人目前每月可處理逾期案件12萬筆，語音通話超過20萬通，相當于約50人的人工座席工作量。

較長逾期催收效率仍待提高

北京商報記者注意到，當前市面上的線上智能催收服務主要分兩類，一類是把待催收的項目登記在平臺上，任何人看到都可以認領并且進行催收，完成后結算傭金。催收員作為該軟件主要適用人群，進行具體的催收作業，催收員可通過定制化篩選快速定位案件、免費雙向呼叫、快速催記整理與上傳、一鍵客服協助等。而不良資產委托方可隨時隨地查看其案件詳情。另一種是催收工具型App，只幫助催收團隊和催收人員提供記錄、導航、信息收集等服務。

在蘇寧金融研究院金融科技中心主任孫揚看來，智能催收相對于人工催收的優勢在于效率高、全天候、風險可控，一個普通智能催收機器人在一天內催收的逾期客戶量能達人工的20倍，而且能24小時不間斷催收，智能催收的話術很多都是事先準備好并經過精心篩選的語句，不會有辱罵、恐嚇等語句，被客戶投訴的可能性較小。麻袋研究院研究員吳澤來向北京商報記者介紹稱，從目前的融資信息來看，只有少數平臺獲得了VC的投資，說明投資機構并不十分看好該行業。但智能催收確實在一定程度上解決了催收行業的一些痛點，比如短期賬齡(逾期3天以內)的催收上，智能機器人的催收效率和成本要比人工低。但需要注意的是智能催收還處于發展的初級階段，吳澤來進一步表示，對逾期時間較長(超過5天)的債權，智能催收機器人的催收效率極其有限;其次，目前大部分智能催收機器人的仿真性較差，電話接通后容易被掛斷，也是導致催收效率低的一個重要原因;第三，智能催收本地化部署成本較高，但云部署又可能涉及數據安全，只能通過合同約束。

從用戶角度來說，孫揚認為，智能催收現在的技術還達不到催收千人千面的境界。因為每個人的情況是不一樣的，如果執行相同的催收話術，催收效率會大大地下降。一方面客戶交互的技術還不夠十分智能;另一方面，失聯修復技術還不夠先進，逾期客戶的聯系方式獲取還比較困難。此外，智能催收技術發展有賴于自主推理技術等相關技術的發展，只有知識圖譜、自主推理、區塊鏈技術的發展與融合，才能讓催收實現真正的智能。

不能真正改變“暴力催收”現狀

金融科技賦能能否真正改變暴力催收等問題?據21CN聚投訴發布的《2018年度報告》數據顯示，從各行業投訴情況看，2018年，互聯網消費金融行業(含消費金融、網貸/P2P、小額貸款、助貸等機構)有效投訴量共計20.9萬件，占投訴總量的66.4%，成為2018年第一大被投訴行業。而互金行業金融消費者投訴的兩大突出問題中就包括惡性催收。

“智能催收可以一定程度上減少暴力催收的現象，尤其是低金額、賬齡短的場景。但是目前，對于大額的貸款、公司貸款、賬齡較長的場景，金融機構在訴諸法律同時，還是會依賴專業的催收公司、資產管理公司來進行資產回收。”孫揚也同時指出，“而這些公司也是良莠不齊的，所以在一些地方、一些場景下還是會有暴力催收的存在”。

吳澤來也持同樣的看法，她表示，目前智能催收機器人的應用場景還十分有限，基本局限于逾期3天以內的催收，而該階段即便是人工催收，也是比較溫和的以提醒為主的催收，基本不存在暴力催收的問題。解決暴力催收的問題不能完全依賴于金融科技或智能催收技術，還需要監管政策的完善、催收行業從業人員的規范培訓以及借款人信用教育等多方面合力推動。其次，金融科技是一把“雙刃劍”，如果催收人員使用催收機器人曝借款人通訊錄，那金融科技就可能加劇暴力催收。因此，不管是從當前的應用場景來看，還是從金融科技賦能催收行業來看，金融科技目前還不能真正改變“暴力催收”的問題。

北京商報記者 孟凡霞 宋亦桐

關鍵詞： 貸后 科技快車 暴力